恭喜美林数据技术股份有限公司程宏亮获国家专利权
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龙图腾网恭喜美林数据技术股份有限公司申请的专利一种基于机器学习的综合加权主数据识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113920366B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111201242.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于机器学习的综合加权主数据识别方法是由程宏亮;刘宏;张鹏飞;胡辉;毕珍;马草;苟蛟龙;孙嘉伟设计研发完成，并于2021-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于机器学习的综合加权主数据识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的综合加权主数据识别方法，包括以下步骤：步骤1：梳理业务实体域并依据主数据的特点，选出主数据的最具代表性的识别特征,所述特征至少包括引用的出度及入度；步骤2：根据步骤1中获得的主数据提取出来的识别特征作为随机森林分类的特征，选取训练集，进行数据清洗，基于随机森林算法，选取最优参数构建决策树；步骤3：使用测试集，利用构建的多棵决策树进行测试，得到对应的分类类别；步骤4：采用综合加权法对决策树赋予不同的权重，采用投票法则得到最终分类结果。本发明可提升企业业务主数据查找的准确率及速率，有效提高企业主数据的管理效率。
本发明授权一种基于机器学习的综合加权主数据识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的综合加权主数据识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：梳理业务实体域并依据主数据的特点，选出主数据的最具代表性的识别特征,所述特征至少包括引用的出度及入度； 步骤2：根据步骤1中获得的主数据提取出来的识别特征作为随机森林分类的特征，选取训练集，进行数据清洗，基于随机森林算法，选取最优参数构建决策树； 步骤3：使用测试集，利用构建的多棵决策树进行测试，得到对应的分类类别； 步骤4：采用综合加权法对决策树赋予不同的权重，采用投票法则得到最终分类结果，给每个决策树进行权重赋值： TP代表模型预测为真而实际为真的样本数量，真为主数据，FP代表模型预测为真而实际为假的样本数量，FN代表模型预测为假而实际为真的样本数量；则权重赋值公式为：其中，Fi为第i棵决策树的F1-Score值。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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